基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用 適用人群：對人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的設(shè)計研發(fā)人員，以及人工智能相關(guān)專業(yè)的在校學(xué)生。 基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用（免費）【已結(jié)束】 直播時間：2020-06-04 19:30 深度學(xué)習(xí)，英文名稱為Deep Learning，是近幾年人工智能領(lǐng)域的一類研究方向。

特征提?。航酉聛恚?em>深度學(xué)習(xí)模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，CNN）從預(yù)處理后的材料圖像中提取特征。CNN通過多層卷積和池化操作，學(xué)習(xí)圖像的高級特征表示。 模型訓(xùn)練：將提取到的特征輸入到深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中，模型會不斷調(diào)整參數(shù)，以最小化損失函數(shù)（如交叉熵?fù)p失、均方誤差等）并提高預(yù)測準(zhǔn)確性。 模型評估：在訓(xùn)練過程中或訓(xùn)練完成后，需要對模型進(jìn)行評估，以檢驗?zāi)Ｐ托阅堋?/p>

3、深入理解深度學(xué)習(xí)與湍流超分辨率的耦合機(jī)制。 實操環(huán)節(jié)： 1、基于深度學(xué)習(xí)的流場時序超分辨率處理（數(shù)據(jù)與代碼提供給學(xué)員） 實驗流體力學(xué)與人工智能 四、實驗流體力學(xué) 核心知識點： 1、掌握實驗流體力學(xué)的基礎(chǔ)知識，了解相關(guān)實驗設(shè)備。 2、了解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在實驗流體力學(xué)中的應(yīng)用。 3、掌握Python語言進(jìn)行實驗數(shù)據(jù)的后處理，增強數(shù)據(jù)處理能力。 4、風(fēng)洞試驗

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Abaqus賦能線束和端子設(shè)計 適用人群：汽車線束和端子設(shè)計人員，汽車工程師，仿真工程師等 Abaqus賦能線束和端子設(shè)計（免費）【已結(jié)束】?直播時間：2022-12-28 19:00 課程背景： 隨著市面上新能源車數(shù)量激增，車載電子系統(tǒng)的數(shù)量和復(fù)雜度也隨之急劇增加。

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